01大數(shù)據(jù)技術之大數(shù)據(jù)概論（老師：尚硅谷）

文章目錄

• • 01大數(shù)據(jù)技術之大數(shù)據(jù)概論（老師：尚硅谷）
  • • 第1章 大數(shù)據(jù)概念
    • 第2章 大數(shù)據(jù)特點（4V）
    • 第3章 大數(shù)據(jù)應用場景
    • 第4章 大數(shù)據(jù)發(fā)展前景（2021年展望）
    • 第5章 大數(shù)據(jù)部門間業(yè)務流程分析
    • 第6章 大數(shù)據(jù)部門內(nèi)組織結(jié)構(gòu)

第1章 大數(shù)據(jù)概念

• 大數(shù)據(jù)概念

大數(shù)據(jù)(Big Data)：指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

大數(shù)據(jù)主要解決，海量數(shù)據(jù)的采集、存儲和分析計算問題。

• 數(shù)據(jù)存儲單位

按順序給出數(shù)據(jù)存儲單位：bit、Byte、
KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、
BB、NB、DB。
1Byte = 8bit 1K = 1024Byte 1MB = 1024K
1G = 1024M 1T = 1024G 1P = 1024T

第2章 大數(shù)據(jù)特點（4V）

Volume（大量）

一些大企業(yè)的數(shù)據(jù)量已經(jīng)接近EB量級

Velocity（高速）

這是大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的最顯著特征。

根據(jù)IDC的“數(shù)字宇宙”的報告，預計到2025年，全球數(shù)據(jù)使用量將達到163ZB。在如此海量的數(shù)據(jù)面前，處理數(shù)據(jù)的效率就是企業(yè)的生命。

Variety（多樣）

相對于以往便于存儲的以數(shù)據(jù)庫/文本為主的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越多，包括網(wǎng)絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些多類型的數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高要求。

Value（低價值密度）

價值密度的高低與數(shù)據(jù)總量的大小成反比。 → 如何快速對有價值數(shù)據(jù)進行提純。

第3章 大數(shù)據(jù)應用場景

• 抖音：推薦喜歡的視頻
• 電商站內(nèi)廣告推薦
• 零售：分析用戶消費習慣，為用戶購買商品提供方便，從而提升商品銷量。
• 物流倉儲：京東物流，上午下單下午送達，下午下單次日上午送達
• 保險：海量數(shù)據(jù)挖掘及風險預測，助力保險行業(yè)精準營銷，提升精細化定價能力。
• 金融：多維度體現(xiàn)用戶特征，幫助金融機構(gòu)推薦優(yōu)質(zhì)用戶，防范欺詐風險
• 房產(chǎn)：大數(shù)據(jù)全面助力房地產(chǎn)行業(yè)，打造精準投策與營銷，選出更合適的地，建造更合適的樓，
  賣給更合適的人。
• 人工智能 + 5G + 物聯(lián)網(wǎng) + 虛擬與現(xiàn)實

第4章 大數(shù)據(jù)發(fā)展前景（2021年展望）

黨的十九大提出“推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合”

2020年初，中央34萬億“新基建”投資計劃

下一個風口

人才緊缺，競爭壓力小

第5章 大數(shù)據(jù)部門間業(yè)務流程分析

產(chǎn)品經(jīng)理提需求 → 數(shù)據(jù)部門搭建數(shù)據(jù)平臺、分析數(shù)據(jù)指標 → 數(shù)據(jù)可視化

第6章 大數(shù)據(jù)部門內(nèi)組織結(jié)構(gòu)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的01大数据技术之大数据概论的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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